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해결하는 문제

AI 에이전트를 구축하는 것은 어렵습니다. 왜냐하면 합의된 패턴이 거의 없고, 대부분의 자료가 특정 프레임워크에 묶여 있거나 단편적인 기술에만 집중하기 때문입니다. 이 책은 AI 에이전트 시스템 설계에 대한 구조화되고 프레임워크 독립적인 가이드를 제공하여 이러한 격차를 해소합니다. 기본적인 ReAct 루프부터 엔터프라이즈급 멀티 에이전트 오케스트레이션까지 모든 것을 다루며, 엔지니어와 아키텍트가 단순한 데모에서 프로덕션급 시스템으로 나아갈 수 있도록 돕습니다.

작동 방식

이 책은 9개의 파트와 33개의 챕터로 구성되어 있습니다. 에이전트 기초(ReAct 루프)로 시작하여 도구 및 확장(MCP, Skills, Hooks), 컨텍스트 및 메모리, 단일 에이전트 패턴(계획, 반성, 사고의 연쇄), 멀티 에이전트 오케스트레이션(DAG, supervisor, handoff), 고급 추론(사고의 나무, 토론, 연구), 프로덕션 아키텍처, 엔터프라이즈 기능(토큰 예산, OPA 정책, WASI 샌드박싱), 그리고 컴퓨터 사용 및 에이전트 코딩과 같은 최신 관행을 탐구합니다. 전반에 걸쳐 Go 기반 오케스트레이터, Rust 기반 에이전트 코어, Python 기반 LLM 서비스로 구성된 3계층 멀티 에이전트 시스템인 참조 구현 'Shannon'과 로컬 에이전트 하니스인 'ShanClaw'를 사용합니다. 패턴은 특정 프레임워크와 독립적으로 설명되므로 독자는 자신의 기술 스택에 이를 적용할 수 있습니다.

대상 독자

이 책은 AI 에이전트 시스템을 설계하고 배포하려는 개발자, 아키텍트, 기술 리더를 대상으로 합니다. 단일 자율 에이전트를 구축하든 대규모 멀티 에이전트 플랫폼을 구축하든 유용합니다. 프레임워크에 독립적이므로 AI/LLM 기초 지식은 있지만 에이전트 아키텍처 패턴과 프로덕션 환경의 고려 사항에 대해 체계적인 시각이 필요한 분들에게 적합합니다.

주요 특징

• 기초부터 엔터프라이즈 및 최신 관행까지 아우르는 9개 파트와 33개 챕터 구성
• 프레임워크 독립적 — 모든 에이전트 스택에 적용 가능한 패턴
• Go/Rust/Python 3계층 설계의 구체적인 참조 구현 (Shannon) 포함
• 예산 관리, 정책 적용, 샌드박싱, 멀티 에이전트 오케스트레이션 등 프로덕션 주제 다룸
• 중국어, 일본어, 영어로 제공